流程工业间歇生产调度中并行列队竞争算法的应用研究

发布时间：2025-07-19 03:30

　　流程工业是国民经济的重要基础工业。近年来,随着经济全球化的发展,传统流程工业受到了巨大的挑战。流程企业的经营环境更为复杂,市场竞争日趋激烈,每个企业都在寻求最佳的生产运营管理方案,以提高企业的生产经营效率,从而增强企业的竞争优势。生产调度是流程企业生产管理的核心,合理的生产调度不仅有助于提高企业的服务水平,而且还可以为企业带来显著的经济效益。目前,研究流程工业生产调度问题的瓶颈在于建模及求解的困难,现有的求解方法往往采用大量的整数变量和非线性关系式描述各种生产约束条件,致使所建立的模型规模庞大,求解难度高。当面临稍大规模的复杂调度问题时,一般的求解方法就很难在合理的时间内找到满意的调度方案。 本文对流程工业间歇生产调度问题进行了研究。提出了新的建模及求解方法,较好地解决了较大规模复杂调度问题的求解。主要研究工作包括以下几个方面的内容： (1)将并行计算技术与列队竞争算法相结合,提出了一种求解大规模复杂优化问题的并行列队竞争算法。该算法采用有虚拟主节点的粗粒度并行模型作为基本并行框架,通过动态迁移拓扑、动态繁殖子代、多水平竞争等策略以实现局部搜索与全局搜索的对立统一。对典型...

【文章页数】：189 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

图4一4PLCA以不同变异策略求解实例1中12份订单问题的收敛曲线

.84进化代数图4一4PLCA以不同变异策略求解实例1中12份订单问题的收敛曲线表4一3三种不同方法求解实例1的结果比较订单数方法变量数整数变量连续变量约束条件数最优解/小时求解时间MILP.H[481MILP一口5，JPropo“泪MILP一H网749874987498渺....

图4一5三种不同求解模型的比较

从各种方法所建的调度模型规模来看，文献[48]和文献【511的模型都含有大量的整数变量、连续变量与约束条件，而本章中所建立的调度优化模型规模相对较小。从图4一5可直观地看出，随着问题规模的增大，文献中调度模型的整数变量、连续变量与约束条件的数量几乎均呈线性增长。而本章的调度模型中....

图5一8CLCA与PLcA结果比较

法的最优解开始出现差异，PLCA求得的加权生产完成时间最小值为195小时，CLCA为198小时，两者相差1.54%。当求解20和25份订单的调度问题时，两种算法的结果差距继续增大至3.81%和5.16%。图5一8清晰地描述了两种算法求不同规模调度问题时的结果差异。显然，随着调度问....

图5一15实验2实验3实验4实验5指定部分产品优先级的调度结果比较

图5一15实验2实验3实验4实验5指定部分产品优先级的调度结果比较5.6本章小结本章对有并行生产设备的MSP进行了研究。首先，提出了以生产完成时间与订单拖期总时间加权和最少为调度目标，以所有订单生产步骤排序和设备选择规则为决策变量的有并行生产设备的多目的间歇生产调度优化模型。接着....

本文编号：4057910